基于Petri网的物流派送模型修复分析

目前,模型修复技术应用领域非常广泛,模型修复不仅可以达到完全重放日志的目的 ,还可以最大程度地与原始模型保持相似,能够保留原始模型的价值.因此,越来越多的学者专注于研究模型修复.基于Petri网构建了一个物流派送流程模型,然后将事件日志与流程模型进行一致性检查,主要根据成本对齐测量其偏差,并针对检查到的偏差部分,根据提出的用于辅助模型修复的算法对原始模型进行修复,使得修复后的模型能够完全重放事件日志.最后通过实例分析验证了修复模型的合理性.     

一种基于图和聚类的关键词自动提取方法

目前基于图的关键词提取算法,都只考虑了文章中词语和词语之间的关系,而忽视了句子的影响.而且这些关键词提取算法,忽略了文章中存在多个话题对关键词提取的影响.新方法基于词语-词语、词语-句子、句子-句子的3种关系建立了3个图.在传统基于图的算法上更多地考虑了句子的影响,并且创新地使用聚类的方法在文章中找出涉及的所有话题,相应地提取关键词来覆盖全部话题.实验结果显示改进后的关键词提取算法相较于传统算法在提取效果上有很大的提高.     

欧拉函数方程φ(abcd)=φ(a)+2φ(b)+3φ(c)+4φ(d)-6的正整数解

研究了方程φ(abcd)=φ(a)+2φ(b)+3φ(c)+4φ(d)-6的可解性问题,φ(n)定义为欧拉函数。利用欧拉函数的性质和初等数论的方法,得到了该方程的所有正整数解。     

基于导流能力评价实验的复合酸化压裂技术

酸化压裂是碳酸盐岩油气藏增产的主要措施和手段，即使采用较大规模施工，酸蚀缝长一般不超过120 m，而水力压裂技术能够实现大规模造长缝的目的。为此，开展水力压裂与酸携砂压裂相结合的复合酸化压裂技术研究及现场实验，以探索碳酸盐岩增产措施的新工艺技术。实验采用塔里木盆地奥陶系碳酸盐岩岩心，模拟高温高压地层条件，通过测试水力加砂压裂裂缝、酸化压裂酸蚀缝、酸携砂压裂裂缝、水力压裂与酸携砂复合酸压裂缝的短期导流能力，探索评价了碳酸盐岩地层增产改造的新工艺技术，实验结果表明了碳酸盐岩地层实施复合酸化压裂可以实现较好的导流能力。基于导流能力实验评价结果，优化设计了4 口井的复合酸化压裂方案并进行现场施工，增产效果良好，为碳酸盐岩地层实施复合酸化压裂提供了有力的理论支持。     

滇西香格里拉洛吉早二叠世火山岩地球化学特征

云南香格里拉县洛吉地区出露一套早二叠世火山岩。分析岩相学特征发现该区玄武岩具有多个溢流-喷发韵律层,岩石化学特征具有低Al高Ti的特点,该套火山岩的岩浆具有属于适度演化的特点。地球化学特征显示,该区早二叠世火山岩可能属于起源于不同地幔源区的玄武质岩浆,经历了一定程度的分异演化或受地壳轻度混染,于大陆板内或岛弧环境中经多次间歇性溢流-喷发形成。     

家庭自我护理在乳腺癌PICC置管患者护理中的应用

探讨家庭自我护理在乳腺癌PICC置管患者护理中的应用价值。将行PICC置管的92例乳腺癌患者随机划分为对照组和观察组,对照组46例给予常规护理,观察组46例在常规护理基础上引入家庭自我护理理念。对比两组置管并发症发生率、导管护理情况。观察组置管并发症发生率10.87%较对照组的30.43%低(P0.05);观察组留管时间较对照组长(P0.05),冲管及封管次数、更换正压接头次数与对照组比较无明显差异(P0.05)。在乳腺癌PICC置管患者护理中引入家庭自我护理,可有效降低置管并发症发生率,显著延长导管留置时间。     

心理弹性理论在医学新生心理健康教育课程教学中的应用

研究医学新生的心理健康情况,并在教育课程中通过团体辅导、心理训练等方法提高其心理弹性,减少学生心理隐患将成为心理健康教育课程中的一项新举措.通过对心理弹性的研究背景、意义及国内外研究现状的分析,确定量表的选择,并结合教学互动,提高大学生心理弹性.     

基于高铁酸盐的水污染控制技术研究进展

高铁酸盐(FeO_4~(2-), Fe(Ⅵ))是一种同时具有氧化、吸附、絮凝、杀菌、消毒等多种功能的绿色水处理剂,因独特的环境友好特性而受到人们越来越多的关注.本文主要介绍了Fe(Ⅵ)的氧化特性及机理,综述了近年来基于Fe(Ⅵ)的水处理技术研究进展,包括Fe(Ⅵ)氧化新兴有机污染物及强化方面的研究、Fe(Ⅵ)杀菌消毒作用及其氧化过程中消毒副产物生成情况、Fe(Ⅵ)氧化和自分解产生的新生态铁氧化物的特性及其去除重(类)金属的机理,并对未来的研究方向和发展趋势进行了展望.     

由粗到精和特征筛选的精确回归预测方法及其在二语习得中的应用

针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育.